Python图像处理丨详解图像去雾处理方法( 四 ) _Python

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2.代码实现
由于OpenCV中暂时没有ACE算法包，下面的代码是借鉴“zmshy2128”老师的文章，修改实现的彩色直方图均衡化处理。后面有机会作者详细分析其代码实现过程。

自动色彩均衡（ACE）快速算法 - zmshy2128老师

# -*- coding: utf-8 -*- # By:Eastmount CSDN 2021-03-12 # 惨zmshy2128老师文章并修改成Python3代码 import cv2 import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt #线性拉伸处理 #去掉最大最小0.5%的像素值 线性拉伸至[0,1] def stretchImage(data, s=0.005, bins = 2000): ht = np.histogram(data, bins); d = np.cumsum(ht[0])/float(data.size) lmin = 0; lmax=bins-1 while lmin=s: break lmin+=1 while lmax>=0: if d[lmax]<=1-s: break lmax-=1 return np.clip((data-ht[1][lmin])/(ht[1][lmax]-ht[1][lmin]), 0,1) #根据半径计算权重参数矩阵 g_para = {} def getPara(radius = 5): global g_para m = g_para.get(radius, None) if m is not None: return m size = radius*2+1 m = np.zeros((size, size)) for h in range(-radius, radius+1): for w in range(-radius, radius+1): if h==0 and w==0: continue m[radius+h, radius+w] = 1.0/math.sqrt(h**2+w**2) m /= m.sum() g_para[radius] = m return m #常规的ACE实现 def zmIce(I, ratio=4, radius=300): para = getPara(radius) height,width = I.shape zh = [] zw = [] n = 0 while n < radius: zh.Append(0) zw.append(0) n += 1 for n in range(height): zh.append(n) for n in range(width): zw.append(n) n = 0 while n < radius: zh.append(height-1) zw.append(width-1) n += 1 #print(zh) #print(zw) Z = I[np.ix_(zh, zw)] res = np.zeros(I.shape) for h in range(radius*2+1): for w in range(radius*2+1): if para[h][w] == 0: continue res += (para[h][w] * np.clip((I-Z[h:h+height, w:w+width])*ratio, -1, 1)) return res #单通道ACE快速增强实现 def zmIceFast(I, ratio, radius): print(I) height, width = I.shape[:2] if min(height, width) <=2: return np.zeros(I.shape)+0.5 Rs = cv2.resize(I, (int((width+1)/2), int((height+1)/2))) Rf = zmIceFast(Rs, ratio, radius) #递归调用 Rf = cv2.resize(Rf, (width, height)) Rs = cv2.resize(Rs, (width, height)) return Rf+zmIce(I,ratio, radius)-zmIce(Rs,ratio,radius) #rgb三通道分别增强 ratio是对比度增强因子 radius是卷积模板半径 def zmIceColor(I, ratio=4, radius=3): res = np.zeros(I.shape) for k in range(3): res[:,:,k] = stretchImage(zmIceFast(I[:,:,k], ratio, radius)) return res #主函数 if __name__ == '__main__': img = cv2.imread('car.png') res = zmIceColor(img/255.0)*255 cv2.imwrite('car-Ice.jpg', res)

运行结果如图所示，ACE算法能有效进行图像去雾处理，实现图像的细节增强。

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最后是目标检测去雾和女神去雾的效果，哈哈，继续加油！

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三.暗通道先验去雾算法
该算法是计算机视觉领域何恺明大佬于2009年提出的图像去雾经典算法，并获取当年CVPR最佳论文。论文题目为《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》。下图是大佬的百科简介，是真的厉害，值得我们大家学习。